In diesem Modul tauchen Sie in das Herz der SQL Datenmanipulation ein und beherrschen die wesentlichen Techniken, die Fachkräfte für Datenanalyse täglich anwenden. Sie beginnen mit grundlegenden SELECT-Anweisungen und arbeiten sich zu leistungsstarken Methoden der Datenkombination über mehrere Tabellen vor. Durch praktische Übungen mit dem BookCycle-Datensatz lernen Sie, Daten wie ein Profi zu sortieren, zu filtern und zu aggregieren. Am Ende dieses Moduls werden Sie Abfragen erstellen, die Rohdaten in verwertbare Geschäftseinblicke umwandeln, und sogar herausfinden, wie Sie Ihre Abfragen mit modernen KI-Tools optimieren können.

In diesem Modul gehen Sie über die Grundlagen von SQL hinaus, indem Sie leistungsstarke Techniken wie Unterabfragen, Common Table Expressions und Fensterfunktionen erlernen - unverzichtbare Werkzeuge für die erweiterte Datenanalyse. Durch praktische Übungen mit dem BookCycle-Datensatz beherrschen Sie die Kunst des Schreibens effizienter Abfragen, die vielschichtige Geschäftsfragen behandeln. Sie werden auch KI-Tools nutzen, um Ihre Abfragen für eine bessere Leistung zu optimieren. Am Ende des Moduls werden Sie ein fortgeschrittenes SQL-Toolkit beherrschen, das Anfänger von professionellen Datenanalysten unterscheidet.

In diesem Modul erlernen Sie wichtige Fähigkeiten zur Datenvorbereitung und -verwaltung - die Grundlage für eine zuverlässige Analyse. Sie lernen, wie Sie unordentliche Daten durch Datenbereinigung und Datenmanipulation in analysefähige Datensätze umwandeln können. Anhand des BookCycle-Datensatzes lernen Sie Datenbankschemata kennen, die Leistung zu optimieren und Daten in verschiedenen Formaten zu verarbeiten. Am Ende des Moduls werden Sie in der Lage sein, KI-Tools zur Optimierung einzusetzen und SQL-Workflows in umfassendere Projekte der Datenwissenschaft zu integrieren.

In diesem letzten Modul werden Sie alles, was Sie während des Kurses gelernt haben, zusammenführen, um eine umfassende, reale Herausforderung der Datenanalyse zu bewältigen. Bei der Arbeit mit dem TechMart-Einzelhandelsdatensatz werden Sie Ihre SQL-Kenntnisse einsetzen, um unordentliche Daten zu bereinigen, komplexe Abfragen zu erstellen und umsetzbare Geschäftseinblicke zu generieren. Sie wenden fortgeschrittene Techniken wie Fensterfunktionen und CTEs an, optimieren die Leistung von Abfragen und nutzen KI-Tools, um Ihren Workflow zu verbessern. Sie erstellen einen vollständigen Bericht zur Datenanalyse, der das Projekt von der ersten Datenexploration bis zur abschließenden Präsentation der Ergebnisse umfasst. Dieses Abschlussprojekt simuliert die reale Datenanalyse und bietet Ihnen sowohl ein Portfolio als auch praktische Erfahrung bei der Lösung von Geschäftsproblemen.